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数据挖掘中SVM、SVR方法的参数分析,及在DNA序列分析中的应用

第1章 引言第1-9页
第2章 SVM的微分几何学第9-15页
   ·SVM分类机简介第9-11页
     ·SVM的线性分类第9-11页
     ·SVM的非线性分类第11页
   ·SVM的几何理论第11-12页
     ·核映射第11-12页
     ·度规的导出第12页
   ·SVM核函数的几何修正方法第12-15页
第3章 多项式核函数拟共形变换的参数分析第15-23页
   ·多项式核函数的拟共形变换第15-17页
     ·多项式核函数导出的度规第15-16页
     ·多项式核函数的修改及度规的导出第16-17页
   ·拟共形变换的参数分析第17-23页
     ·充分远离假设第18页
     ·参数取值范围分析第18-23页
第4章 DNA序列分析实验第23-33页
   ·DNA的基本知识第23-24页
   ·提取特征序列第24-28页
     ·数据来源第24-26页
     ·特征序列第26-28页
   ·分类实验第28-33页
     ·DNA序列的数学表达第28-29页
     ·未修改的SVM分类实验及其结果第29-30页
     ·修改后的SVM分类实验及其结果第30-33页
第5章 支撑向量回归机(SVR)的理论第33-38页
   ·SVR基本思想第33页
   ·SVR简介第33-36页
     ·线性逼近情况第34-35页
     ·非线性逼近情况第35-36页
   ·SVR的几何理论第36-38页
第6章 B_n-splines核函数的修正及参数分析第38-44页
   ·B_n-splines核函数的修正第38-40页
   ·参数分析第40-44页
     ·充分远离假设第41页
     ·参数取值分析第41-44页
第7章 SVR的数值实验第44-47页
   ·人工数据实验第44-45页
   ·实际数据实验第45-47页
总结第47-49页
参考文献第49-50页
附录第50-65页
致谢第65页

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